【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及干眼症，尤其是涉及一种基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法和系统。
技术介绍
1、干眼症是一种由多因素引起的慢性眼表疾病，是由泪液的质、量及动力学异常导致的泪膜不稳定或眼表微环境失衡，可伴有眼表炎性反应、组织损伤及神经异常，造成眼部多种不适症状和视功能障碍；我国的最新干眼专家共识首次把干眼症作为慢性疾病进行管理。由于干眼症可能由多种不同的因素引起的，如果不及时对干眼症进行诊断和治疗，则可能会错失最佳治疗时机，对患者的眼睛造成较大的危害。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出了一种基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法和系统、电子设备、存储介质，能够根据患者的症状描述，对其紧急就医程度进行判断，确保患者能够及时进行就医。
2、一方面，根据本专利技术实施例的基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，包括以下步骤：
3、通过大模型获取使用者提出的症状描述；
4、对所述症状描述进行分析，形成疑问集群；
5、基本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，所述对所述症状描述进行分析，形成疑问集群的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，所述基于机器学习分类算法对所述疑问集群进行分类预测，获得第一紧急就医程度的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，所述设计一个强化学习框架，将所述文本数据的分类任务视为一个强化学习问题的步骤之后，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，所述对所述症状描述进行分析，形成疑问集群的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，所述基于机器学习分类算法对所述疑问集群进行分类预测，获得第一紧急就医程度的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，所述设计一个强化学习框架，将所述文本数据的分类任务视为一个强化学习问题的步骤之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的干眼症紧急就医提示方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王涵，潘毅，庄金隆，
申请(专利权)人：珠海中科先进技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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